評価関数

- 平均二乗誤差とは機械学習のモデルを作る際には、そのモデルがどれくらい正確に予測できるのかを知る必要があります。その指標の一つに平均二乗誤差(MSE Mean Squared Error)があります。特に、数値を予測する回帰問題において、この指標は基本となります。平均二乗誤差は、モデルが予測した値と実際の値との間の誤差を測る指標です。まず、それぞれのデータについて、予測値と実際の値の差を計算します。この差が小さいほど、モデルの予測は正確であると言えます。しかし、単純にこの差を足し合わせていくだけでは、プラスの誤差とマイナスの誤差が打ち消しあってしまう可能性があります。そこで、それぞれの誤差を二乗してから足し合わせ、データの数で平均を取ることで、この問題を回避します。この平均二乗誤差が小さいほど、モデルの予測精度が高いことを示します。逆に、平均二乗誤差が大きい場合は、モデルの予測精度が低いことを意味し、モデルの改善が必要となります。平均二乗誤差は、計算が比較的容易であることや、誤差の大きさを二乗することで大きな誤差をより強調して評価できることから、広く用いられています。しかし、外れ値の影響を受けやすいという側面も持っています。